基于廣義回歸神經網絡的燃煤鍋爐NO x 排放預測
趙星宇 國電懷安熱電有限公司; 河北張家口076150
關鍵詞：神經網絡 預測 nox排放 配風優化
摘要：基于某電廠330MW燃煤鍋爐DCS歷史數據,利用MATLAB軟件分別采用BP神經網絡、遺傳算法優化神經網絡(GABP)、廣義回歸神經網絡(GRNN)對該鍋爐NOx排放量進行預測,并進行二次風及分離燃盡風噴口擋板開度優化。通過對比3種神經網絡預測結果的相對誤差、均方根誤差(RMSE)和平均絕對百分誤差(MAPE),結果表明GRNN神經網絡誤差最小,RMSE和MAPE分別為4.81mg/m3、0.91%,預測精度較高;利用GRNN神經網絡優化后,NOx排放由243mg/m3降至210.8mg/m3,可以達到降低NOx排放的目的,為燃煤電站運行提供參考。
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